“Axis”未包含“ValueType”的定义,并且找不到可接受第一个“Axis”类型参数的可访问扩展方法“ValueType”(是否缺少 using 指令或程序集引用?)

时间: 2023-11-08 14:06:08 浏览: 98
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找不到类型或命名空间名称“Server”(是否缺少 using 指令或程序集引用?)

这个错误提示意味着你的代码中使用了一个名为“ValueType”的方法或类型,但编译器无法找到该方法或类型的定义。这可能是因为你忘记了引用某个必要的命名空间,或者你的代码中存在拼写错误。 建议你检查一下代码中是否有类似以下的语句: ``` Axis.ValueType someValue = ... ``` 如果有,那么请检查一下是否正确引用了必要的命名空间,比如: ``` using System.Windows.Forms.DataVisualization.Charting; ``` 如果还是无法解决问题,请提供更多的代码信息和上下文,以便更好地帮助你解决问题。
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数据:' + yValue; } } };其中的data: that.X_axis_and_Y_axis.Y,只显示了刻度并没有显示趋势

extern UFUNEXPORT int UF_MODL_ask_face_data( tag_t face ,/* Face obj_id / int * type ,/ <O> Face type is NX surface type code 16 = cylinder 17 = cone 18 = sphere 19 = revolved (toroidal) 20 = extruded 22 = bounded plane 23 = fillet (blend) 43 = b-surface 65 = offset surface 66 = foreign surface / double point[] ,/ <O,len:3> Point information is returned according to the value of type as follows. Plane = Position in plane Cylinder= Position on axis Cone = Position on axis Sphere = Center position Torus = Center position Revolved = Position on axis / double dir[] ,/ <O,len:3> Direction information is returned according to the value of type as follows. Plane = Normal direction Cylinder= Axis direction Cone = Axis direction Torus = Axis direction Revolved = Axis direction / double box[] ,/ <O,len:6> Face boundary. The coordinates of the opposite corners of a rectangular box with sides parallel to X, Y, and Z axes (Absolute Coordinate System) are returned. The box contains the specified face and is usually close to the minimum possible size, but this is not guaranteed. box[0] = Xmin box[1] = Ymin box[2] = Zmin box[3] = Xmax box[4] = Ymax box[5] = Zmax / double * radius ,/ <O> Face major radius: For a cone, the radius is taken at the point[3] position on the axis. For a torus, the radius is taken at the major axis. / double * rad_data ,/ <O> Face minor radius: only a torus or cone has rad_data as a minor radius. For a cone, rad_data is the half angle in radians. For a torus, rad_data is taken at the minor axis. / int * norm_dir / <O> Face normal direction: +1 if the face normal is in the same direction as the surface normal (cross product of the U- and V-derivative vectors), -1 if reversed. */ ); 详解

import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line 读取Excel文件 data = pd.read_excel('6004020918.xlsx') 提取数据 week = data['week'] need = data 定义三步指数平滑函数 def triple_exponential_smoothing(series, alpha, beta, gamma, n_preds): result = [series[0]] season_length = len(series) // n_preds # 初始化水平、趋势和季节性指数 level, trend, season = series[0], series[1] - series[0], sum(series[:season_length]) / season_length for i in range(1, len(series) + n_preds): if i >= len(series): # 预测新值 m = i - len(series) + 1 result.append(level + m * trend + season) else: # 更新水平、趋势和季节性指数 value = series[i] last_level, level = level, alpha * (value - season) + (1 - alpha) * (level + trend) trend = beta * (level - last_level) + (1 - beta) * trend season = gamma * (value - level) + (1 - gamma) * season result.append(level + trend + season) return result 设置三步指数平滑法参数 alpha = 0.2 beta = 0.3 gamma = 0.4 n_preds = 77 # 预测的值数量 进行三步指数平滑预测 predictions = triple_exponential_smoothing(need[:100], alpha, beta, gamma, n_preds) 创建折线图对象 line = Line() line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='时间序列预测分析'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='5%'), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross") ) 添加预测值数据 line.add_xaxis(week[100:177]) line.add_yaxis('预测值', predictions, is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) 添加实际值数据 line.add_yaxis('实际值', need[100:177], is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) 生成HTML文件 line.render('time_series_forecast.html')我希望在图中显示的实际值从数据的初始开始,一直绘制到177周,同样,预测的也要从第一周开始预测,预测出第一周到第177周的结果并在图中呈现,如果三步指数平滑法的代码不对你可以进行修改,但是要是三步指数平滑法,把修改好的代码给我

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